近日，英特爾實驗室在 NeurIPS 2023 上展示了其一些最重要和行業首創的 AI 創新，NeurIPS 是面向專注於 AI 和電腦視覺技術的開發人員、研究人員和學術專業人士的全球領先盛會。該活動於 12 月 10 日至 16 日在紐奧良舉行。
在 NeurIPS 2023 上，英特爾實驗室將展示行業領先的人工智慧研究，並與多元化的創新者和思想領袖社區分享其「AI 無處不在」願景。會議期間，英特爾實驗室將展示 31 篇論文，包括 12 篇主要會議論文和 19 篇研討會論文和演示。該研究的重點是人工智慧在科學中應用的新模型、方法和工具，以及圖學習、多模態生成人工智慧以及人工智慧算法和優化技術，用於氣候建模、藥物發現和材料科學等人工智慧用例。
英特爾研究院將在 NeurIPS 2023 上展示的研究可分為以下幾類，每項研究都具有有影響力的發現：
面向科學的人工智慧
大腦編碼模型：基於多模態轉換器，與德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員共同開發的模型可以預測大腦反應，特別是在代表概念意義的皮層區域，並提供對大腦多模態處理能力的見解。
ClimateSet：與 Mila 共同開發的用於機器學習的大規模氣候模型數據集，可以快速預測新的氣候變化情景，並為機器學習（ML）社區構建以氣候為中心的顛覆性應用程序奠定基礎。
HoneyBee：與 Mila 共同開發的最先進的 LLM，使研究人員能夠更快地理解材料科學。
多模態生成式人工智慧
COCO-Counterfactuals：一種多模態技術，用於生成合成的反事實數據，可減輕預訓練多模態模型中的錯誤統計偏差，以幫助提高 AI 模型在許多下游任務（如圖像文本檢索和圖像識別）上的性能。
LDM3D-VR：用於 3D VR 的潛在擴散模型，可簡化 AI 應用的 3D 影片生成。
CorresNeRF：使用神經輻射場的圖像渲染方法，用於從 3D 圖像重建場景的 2D 表示。
提高 AI 性能
DiffPack：一種用於蛋白質建模的生成式 AI 方法，有助於確保生成的 3D 結構反映蛋白質的真實結構特性。
InstaTune：一種在微調階段生成超級網路的方法，以減少網路附加存儲（NAS）所需的總時間和計算資源。
圖形學習
A*Net：業界首個基於路徑的知識圖譜推理方法，具有百萬級數據集，能夠擴展到超出計算範圍的數據集，並提高大型語言模型（LLM）的準確性。
ULTRA：業界首個知識圖譜推理基礎模型，是學習通用圖譜和可轉移圖表示及其關係的新方法。
Perfograph：一種新穎的基於編譯器圖的程序表示，可以捕獲數值資訊和複合數據結構，以提高 ML 方法推理編程語言的能力。
